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Measuring voice source parameters in linear predictive speech coding systems
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AI
DOI：10.1007/s11018-026-02494-x.png)
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摘要
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在非侵入式声源分析这一声学测量研究的关键领域，本文针对线性预测声码器的激励信号参数和波形测量问题进行了研究。该研究突出了现有分析-合成算法中高计算复杂度的关键挑战。为克服这一挑战，提出了一种基于最小均方线性预测误差准则的高速声学测量方法。该准则被证明反映了说话人在语音产生过程中最小化能量消耗的原则。文中展示了该方法的技术实现实例，并对其计算复杂度进行了评估。结果表明，与使用自适应和随机两种地址码本的线性预测声码器多脉冲激励标准方法相比，所提出方法的实现成本降低了数十倍。为验证这些发现，使用专有软件对控制说话人的一组元音音素进行了全尺度实验。实验表明，优化激励信号波形可显著降低均方线性预测误差。本研究结果可为开发新型系统和技术（如语音编码与合成、移动语音通信等基于线性预测模型的数字语音信号处理应用）以及升级现有系统提供参考。
Keyword:
Speech signal
Speech acoustics
Speech tract
Vocal source of speech
Glottis
Speech synthesis
Speech coding
期刊
M
IF:
0.4
论文数:
56
被引数:
0
机构
暂无机构信息
引用论文
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